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Zhao,  Jiwu

Automatische Parameterbestimmung durch Gravitation in Subspace Clustering

Rostock : Universität , 2009

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002199

Im Vergleich zu den traditionellen Clusteringverfahren ermöglicht Subspace Clustering die Suche nach Clustern in den Unterräumen (Subspaces) der Daten. Man unterscheidet zwei Hauptarten des Subspace-Clustering-Verfahrens: Top-Down- und Bottom-Up-Verfahren. Die Algorithmen des Top-Down-Verfahrens verkleinern die Suchbereiche von hohen zu niedrigen Dimensionen. In dem Bottom-Up-Verfahren suchen die Algorithmen nach Clustern in einer umgekehrten Reihenfolge. Die Bestimmung der Parameter in den meisten Subspace-Clustering-Verfahren ist nicht einfach, was die Anwendung der Verfahren erschwert. Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur automatischen Parameterbestimmung diskutiert.

wissenschaftlicher Artikel Open Access


Sprache(n):
Deutsch
URN:
urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002199-4
Persistente URL:
http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002199
erstellt am:
2009-09-23
zuletzt geändert am:
2018-07-06
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